Defuzzifizierungsmethoden
- Aktualisiert2023-02-21
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Unter Defuzzifizierung versteht man die Umwandlung der Zugehörigkeitsgrade linguistischer Ausgangsvariablen mit ihren linguistischen Termen in scharfe Zahlenwerte. Gegeben seien die folgenden Regeln:
| (1) | WENN Fahrzeugposition x = Mitte (Zugehörigkeitsgrad = 0,8) |
UND (Minimum) | Fahrzeugausrichtung β = Links aufwärts (Zugehörigkeitsgrad = 1,0) = 0,8 |
| DANN ist Lenkradwinkel φ = Negativ klein | |||
| (2) | WENN Fahrzeugposition x = Mitte rechts (Zugehörigkeitsgrad = 0,1) |
UND (Minimum) | Fahrzeugausrichtung β = Links aufwärts (Zugehörigkeitsgrad = 1,0) = 0,1 |
| DANN ist Lenkradwinkel φ = Negativ mittel | |||
Mit diesen beiden Regeln werden zwei Werte, die nicht null sind, für die linguistische Ausgangsvariable Lenkradwinkel φ festgelegt:
| Negativ mittel Negativ klein |
mit einem Grad von mit einem Grad von |
0.1 0.8 |
 |
Hinweis Fuzzy-Regler skalieren die Zugehörigkeitsfunktionen von linguistischen Ausgangsvariablen vor der Defuzzifizierung mit Hilfe von Implikationsmethoden. |
Ein Fuzzy-Regler kann die Defuzzifizierung mittels einer von mehreren mathematischen Methoden durchführen: Flächenmittelpunkt (CoA), Modifizierter Flächenmittelpunkt (mCoA), Summenmittelpunkt (CoS), Gewichtetes Mittel (CoM) oder Arithmetisches Mittel (MoM). Die Auswahl einer Defuzzifizierungsmethode richtet sich danach, was mit dem Fuzzy-Regler berechnet werden soll.